ChatGPT、Midjourney、Wen Xinyiyan などの「消費者レベルの製品」は AI を何千もの家庭に導入し、Adobe や Microsoft などの確立されたテクノロジー巨人は AI を通じて「復活」しており、「AI セールス ショベル」はパフォーマンスが急上昇し、 「NVIDIA」は今年の資本市場で絶対的なスターとなった。
したがって、企業が大量の GPU コンピューティング能力を蓄えることは長期的には良いことかもしれないが、短期的には混乱を引き起こす可能性があると David Cahn 氏は考えています。
以下は David Cahn による原文の編集です、お楽しみください~ ✌️
昨年の夏以来、生成 AI の波は超高速モードに入っています。この加速のきっかけとなったのは、Nvidia の第 2 四半期収益見通しと、その後の収益の大幅な上振れでした。これは、GPU と AI モデルのトレーニングに対する需要が「飽くなき」ものであることを市場に示しています。
Nvidia の発表以前は、ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion などの消費者向けリリースによって AI が世間の注目を集めていました。 Nvidia の目覚ましい業績により、創業者や投資家は AI が数十億ドルの新たな純収益を生み出す可能性があるという経験的証拠を受け取り、この分野が全速力で前進するよう促しています。
The Information のレポートによると、OpenAI の年間収益は約 10 億米ドルであり、Microsoft は Copilot などの製品が年間 100 億米ドルの収益をもたらすと見込んでおり、その他の企業も数えると述べています。 AI に依存して年間収益 100 億ドルを達成すると、Oracle、Byte、Alibaba、Tencent、
——これらはすべて仮説にすぎませんが、重要なのは、たとえ AI から多大な利益を得たとしても、今日の支出レベルに基づくと、投資を返済するにはまだ少なくとも 1,250 億米ドルが不足するということです。
AI の誇大宣伝が、2017 年以来開発されたディープラーニング技術の画期的な進歩についに追いつきました。これは良い知らせです。大規模な資本支出の建設が行われています。これにより、長期的には AI 開発コストが大幅に削減されるはずです。以前は、アプリケーションを構築するにはサーバー ラックを購入する必要がありました。パブリッククラウドを低コストで利用できるようになりました。
同様に、今日の多くの AI 企業はベンチャー キャピタルのほとんどを GPU に投資しています。今日の供給制約が供給過剰に転じると、AI ワークロードの実行コストは低下します。これにより、さらなる製品開発が促進されるはずです。また、この分野でビジネスを始めるためにより多くの創業者を引き寄せるはずです。
スタートアップ企業にとっての教訓は明らかです。コミュニティとして、インフラストラクチャから最終顧客の価値へと考え方を転換する必要があります。顧客の満足は、あらゆる優れたビジネスの基本的な要件です。 AI が影響を与えるためには、この新しいテクノロジーを使用して人々の生活を改善する方法を見つける必要があります。これらの驚くべきイノベーションを、顧客が毎日使用し、愛用し、喜んでお金を払う製品に変えるにはどうすればよいでしょうか?
ベンチャーキャピタル大手の Sequoia は、「なぜこれほど多くの GPU を購入するのでしょうか?」と公の場で疑問を呈しました。
出典丨ハード・AI
著者 | 張家帥
今年、生成AIは間違いなく「急速な発展」段階に入った。
ChatGPT、Midjourney、Wen Xinyiyan などの「消費者レベルの製品」は AI を何千もの家庭に導入し、Adobe や Microsoft などの確立されたテクノロジー巨人は AI を通じて「復活」しており、「AI セールス ショベル」はパフォーマンスが急上昇し、 「NVIDIA」は今年の資本市場で絶対的なスターとなった。
しかし、有力企業であるMicrosoftやOpenAIから急成長を遂げているGoogleやMetaに至るまで、ほとんどのテクノロジー企業のAI製品はまだ赤字か黒字かの段階にあり、消費者が買うかどうかは分からない。 。
下流の見通しが不透明であるため、一連の疑問が生じています——
なぜこれほど多くの GPU を買いだめしているのでしょうか?投資を回収するにはいくら稼ぐ必要がありますか?最終的に請求額を負担するのは誰でしょうか?
9月20日、ベンチャーキャピタル会社セコイアのパートナーであるデビッド・カーン氏は、これらの疑問を「AI業界における2000億ドルの問題」としてまとめた記事を発表した。
したがって、企業が大量の GPU コンピューティング能力を蓄えることは長期的には良いことかもしれないが、短期的には混乱を引き起こす可能性があると David Cahn 氏は考えています。
以下は David Cahn による原文の編集です、お楽しみください~ ✌️
昨年の夏以来、生成 AI の波は超高速モードに入っています。この加速のきっかけとなったのは、Nvidia の第 2 四半期収益見通しと、その後の収益の大幅な上振れでした。これは、GPU と AI モデルのトレーニングに対する需要が「飽くなき」ものであることを市場に示しています。
Nvidia の発表以前は、ChatGPT、Midjourney、Stable Diffusion などの消費者向けリリースによって AI が世間の注目を集めていました。 Nvidia の目覚ましい業績により、創業者や投資家は AI が数十億ドルの新たな純収益を生み出す可能性があるという経験的証拠を受け取り、この分野が全速力で前進するよう促しています。
投資家は Nvidia の業績からさまざまな推測をしており、AI への投資は現在猛烈なペースで行われ、評価額は記録的な高水準にありますが、重要な疑問が残っています。「これらすべての GPU は何に使われているのか?」ということです。最終的な顧客は誰ですか?このような迅速な投資収益率を達成するには、どれくらいの価値を生み出す必要があるでしょうか?
次の状況を考えてみましょう。
GPU 支出の 1 ドルごとに、データセンターのエネルギーコストの約 1 ドルが相当します。言い換えれば、NVIDIA が年末までに 500 億ドルの GPU を販売できた場合 (アナリストの控えめな推定によると)、データセンターへの支出は1000億ドル。
さらに、GPU の最終顧客、つまり GPU アプリケーションを製造する企業が損失を被ることなく AI ビジネスで利益の 50% を獲得できると仮定すると、そのためには少なくとも 2,000 億米ドルの収益が必要であることを意味します。初期投資コストを回収します。これにはクラウド プロバイダーの利益は含まれていないため、収益を得たい場合は、総収益要件はさらに高くなるはずです。
問うべき重要な質問は、この設備投資建設のうちどの程度が最終顧客の真の需要に関連しているのか、またどのくらいが「予想される需要」に基づいて建設されているのかということです。これは2000億ドル規模の問題だ。
The Information のレポートによると、OpenAI の年間収益は約 10 億米ドルであり、Microsoft は Copilot などの製品が年間 100 億米ドルの収益をもたらすと見込んでおり、その他の企業も数えると述べています。 AI に依存して年間収益 100 億ドルを達成すると、Oracle、Byte、Alibaba、Tencent、
——これらはすべて仮説にすぎませんが、重要なのは、たとえ AI から多大な利益を得たとしても、今日の支出レベルに基づくと、投資を返済するにはまだ少なくとも 1,250 億米ドルが不足するということです。
スタートアップ企業にはこのギャップを埋める大きなチャンスがあり、私たちの目標は「GPU に続き」、AI テクノロジーを使用して真のエンド顧客価値を生み出す次世代のスタートアップ企業を見つけることであり、これらの企業に投資したいと考えています。
この分析の目的は、現在見られるギャップを浮き彫りにすることです。
AI の誇大宣伝が、2017 年以来開発されたディープラーニング技術の画期的な進歩についに追いつきました。これは良い知らせです。大規模な資本支出の建設が行われています。これにより、長期的には AI 開発コストが大幅に削減されるはずです。以前は、アプリケーションを構築するにはサーバー ラックを購入する必要がありました。パブリッククラウドを低コストで利用できるようになりました。
同様に、今日の多くの AI 企業はベンチャー キャピタルのほとんどを GPU に投資しています。今日の供給制約が供給過剰に転じると、AI ワークロードの実行コストは低下します。これにより、さらなる製品開発が促進されるはずです。また、この分野でビジネスを始めるためにより多くの創業者を引き寄せるはずです。
歴史的なテクノロジーサイクルでは、インフラの過剰構築は資本を浪費する傾向がありましたが、同時に新製品開発の限界コストを下げることで将来のイノベーションを生み出す傾向もありました。私たちは、人工知能の分野でもこのパターンが繰り返されると予想しています。
スタートアップ企業にとっての教訓は明らかです。コミュニティとして、インフラストラクチャから最終顧客の価値へと考え方を転換する必要があります。顧客の満足は、あらゆる優れたビジネスの基本的な要件です。 AI が影響を与えるためには、この新しいテクノロジーを使用して人々の生活を改善する方法を見つける必要があります。これらの驚くべきイノベーションを、顧客が毎日使用し、愛用し、喜んでお金を払う製品に変えるにはどうすればよいでしょうか?
AIインフラの構築も進んでいる。インフラストラクチャはもはや問題ではありません。多くの基本モデルが開発されていますが、これはもはや問題ではありません。さらに、今日のAIツールも非常に優れています。
つまり、2,000 億ドルの問題は次のとおりです。
このインフラストラクチャをどのように活用する予定ですか?人々の生活を変えるためにそれらをどのように活用しますか?
この記事は以下から編集されました。